一种基于线性规划的近场目标定位方法及其系统

摘要

本发明提供一种基于线性规划的近场目标定位方法及其系统。利用压缩感知理论实现近场目标定位，在未知信号形式的情况下，选定参考阵元并使其工作在正常的采样频率下，其他阵元工作在远低于奈奎斯特采样频率下；将参考阵元输出信号作为参考目标信号，得到所有阵元的采样数据；生成延时表和稀疏基矩阵；产生随机映射矩阵，并得到系数矩阵；线性规划求解，获取稀疏向量；基于获得的稀疏向量估计结果，从预先设定的方位-距离集得到近场目标定位信息。根据本发明，传感器无需工作在奈奎斯特采样频率以上，可大幅降低采样率，节省传感器工作能耗，提高系统资源利用率；对目标带宽没有限制，可同时适用于窄、宽带目标定位，也适用于非高斯型目标的定位。

主权项

1.一种基于线性规划的近场目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将含L个阵元线列阵中的某个阵元选定为参考阵元，并以参考阵元输出信号作为参考目标信号ζ_rf(t)，在未知信号形式的情况下，使参考阵元工作在依据奈奎斯特采样定律确定的正常的采样频率下，其他阵元工作在远低于奈奎斯特采样频率下，此时，参考阵元工作的采样频率为F_s，该参考阵元输出信号作为参考目标信号ζ_rf(t)，采样点数设为K，其它阵元的采样频率为F_cs，采样点数为M；在已知目标信号形式的情况下，包括参考阵元在内所有的阵元均工作在远低于奈奎斯特采样频率下，采样频率为F_cs，此时，直接选定一个已知的目标信号作为参考目标信号；2)基于参考目标信号，得到所有阵元的采样数据β_i，并且LM×1维，上标T表示转置，这里，在未知目标信号形式的情况下，由于所述参考阵元的采样频率F_s不同于压缩采样频率F_cs，需要对该参考阵元的数据进行抽取，以使得其采样点数与其他阵元的采样点数相同；3)生成延时表和稀疏基矩阵Ψ，包括如下子步骤：31)对每一个阵元产生相应的稀疏基矩阵Ψ_i；其中，i＝1，2，…，L；n＝1，2，…，N；p＝1，2，…，P，式中，N表示探测的角度数，P表示探测的距离数，α_n，p＝[θ_n，R_p]表示延时参数对，θ_n代表方位，R_p代表距离，Δ_i(α_n，p)为其它阵元与参考阵元间的延时；32)将各阵元的稀疏基矩阵组合成阵列的稀疏基矩阵：$\Psi ={[{\Psi }_1^T,···,{\Psi }_L^T]}^T,$LNP×K维：4)产生随机映射矩阵Φ，并得到系数矩阵A＝ΦΨ，包括如下子步骤：41)对每一个阵元产生相应的随机映射矩阵φ_i：φ_i为M×NP维随机产生矩阵；42)产生相应的随机映射矩阵Φ；Φ为LM×LNP维块对角矩阵，φ_i为其块对角元素；43)依据随机映射矩阵Φ和稀疏基矩阵Ψ，计算系数矩阵A＝ΦΨ；5)线性规划求解，获取稀疏向量b：当||A^T(β-Ab)||_∞＜ε_Nσ时，得到稀疏向量b的估计，其中，参数ε_N表示误差的容忍度，取值为稀疏向量b＝[b_1，1，b_1，2，…，b_N，P]^T；6)基于所获得的稀疏向量b的估计结果，得到近场目标定位信息：稀疏向量b中的非零正元素b_n，p对应方位-距离对α_n，p＝[θ_n，R_p]，从而从预先设定的方位-距离集中得到近场目标的位置信息：方位θ_n和距离R_p。